Чипи Nvidia випереджають закон Мура: нові горизонти продуктивності та розвитку ШІ
Генеральний директор компанії Nvidia Дженсен Хуан заявив, що продуктивність чипів компанії для штучного інтелекту (ШІ) розвивається набагато швидше, ніж це передбачав закон Мура, який десятиліттями визначав темпи прогресу у сфері обчислень.
Цю заяву Хуан зробив під час інтерв’ю для TechCrunch після свого виступу на CES у Лас-Вегасі перед 10 тисячами людей.
Закон Мура, сформульований Гордоном Муром у 1965 році, стверджував, що кількість транзисторів на чипах комп’ютерів подвоюється кожного року, що спричиняє подвоєння їхньої продуктивності. Це твердження було вірним протягом десятиліть, забезпечуючи швидкий розвиток технологій та здешевлення обчислень. Проте останнім часом темпи, що передбачав закон Мура, почали сповільнюватися.
Хуан зазначив, що чипи Nvidia для штучного інтелекту розвиваються набагато швидше: наприклад, новий суперчип для дата-центрів компанії на 30 разів швидший у виконанні завдань порівняно з попереднім поколінням.
“Ми маємо можливість одночасно розробляти архітектуру, чипи, системи, бібліотеки та алгоритми. Це дозволяє нам рухатись швидше, ніж закон Мура, інноваційно підходячи до кожного етапу розвитку технології”, — зазначив Хуан.
Ця заява прозвучала на фоні занепокоєння щодо уповільнення прогресу ШІ. Провідні лабораторії, як-от Google, OpenAI і Anthropic, активно використовують чипи Nvidia для тренування та роботи своїх ШІ-моделей. І нові інновації в цих чипах мають суттєво прискорити розвиток можливостей ШІ.
Хуан також зазначив, що прогрес ШІ продовжує рухатися завдяки трьом ключовим законам масштабування: переднавчанню, післянавчанню та обчисленням під час тестування моделей. Він підкреслив, що сучасний суперчип Nvidia GB200 NVL72 надає продуктивність у 30-40 разів більшу, ніж попередній чип H100, що дозволить зробити ШІ-моделі, як-от OpenAI o3, доступнішими завдяки зниженню вартості обчислень.
Хуан також заявив, що Nvidia орієнтована на розробку більш продуктивних чипів, адже це дозволяє здешевити обчислювальні процеси: “Швидше обчислення — це пряме рішення для зниження вартості інференсу”, — сказав він.
Загалом, продуктивність чипів Nvidia сьогодні в 1 000 разів вища, ніж 10 років тому, і компанія не має наміру уповільнювати цей темп.
